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Procore项目观测与API集成

procore-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
202
本技能提供使用Procore REST API实现项目观测性（Observability）的模式。它适用于自动化处理建筑项目管理流程，包括获取公司列表、处理RFI（射期询问）或管理提交物等关键任务，需要通过OAuth2认证进行安全集成。
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Procore项目管理流程检查

procore-prod-checklist
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
209
本技能提供使用Procore REST API实现项目管理检查表（Checklist）的指南。内容涵盖OAuth2认证流程、API调用模式（如获取公司数据）以及详尽的错误处理机制。适用于需要将Procore集成到自定义项目工作流（如RFI、提交物、项目状态跟踪）中的开发人员。
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Procore API集成与架构指南

procore-reference-architecture
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
373
本指南提供了使用Procore REST API进行系统集成的实现模式和最佳实践。它详细介绍了OAuth2认证流程、基础API调用模式（如获取公司列表）以及错误处理机制。适用于需要将施工管理系统与外部工具进行无缝集成的开发者，尤其是在处理RFI、提交材料和项目生命周期管理时。
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Procore开发套件集成模式

procore-sdk-patterns
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
283
本技能提供与Procore建筑管理平台对接的集成模式。它指导用户如何通过REST API和OAuth2进行身份验证，从而实现项目管理、RFI处理和文件提交等关键施工流程的自动化集成。
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Procore API安全基础集成

procore-security-basics
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
354
本技能提供Procore API的开发指南和安全集成模式。它详细介绍了如何使用OAuth2认证流程，帮助用户安全、可靠地连接和管理与项目管理、RFI（询问）和文件提交等核心业务流程相关的Procore平台数据。
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Procore网络钩子事件集成

procore-webhooks-events
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
413
本技能指导如何使用Procore的Webhooks和REST API进行系统集成。适用于建筑和项目管理场景，用于自动化处理项目流程、管理信息请求（RFIs）和处理物料提交，确保企业级项目数据的准确性和流程自动化。
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交互式质量保证与问题报告

qa
mattpocock/skills
170
本技能提供了一个交互式的质量保证（QA）会话。用户可以自然语言描述遇到的问题或Bug。系统会进行提问和背景代码探索，然后将问题转化为结构化的GitHub Issue。它可以处理单一问题，也可以将复杂问题拆解为多个可独立修复的Issue，确保报告准确、持久且易于开发人员理解。
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Qdrant内存使用优化指南

qdrant-memory-usage-optimization
github/awesome-copilot
264
本指南旨在帮助用户诊断和优化Qdrant的内存使用问题。当遇到内存占用过高、内存泄漏或节点崩溃等问题时，可以参考此文档。它详细介绍了Qdrant的内存结构，并提供了从量化、使用float16/int8数据类型到将索引和向量组件存储到磁盘的多种高级优化策略，确保系统稳定和高效扩展。
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零停机嵌入模型迁移指南

qdrant-model-migration
github/awesome-copilot
161
本指南详细介绍了在Qdrant数据库中进行嵌入模型的安全迁移策略。涵盖了零停机别名切换、A/B测试、以及从密集向量到混合搜索的过渡。适用于生产环境，确保在模型升级、维度调整或切换模型提供商时，服务持续可用。
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查询结果量扩展优化

qdrant-scaling-query-volume
github/awesome-copilot
200
当查询需要从多个分片（shards）获取大量结果时，该机制用于优化数据传输效率。它不会让每个分片都返回完整的查询限制，而是基于泊松分布统计计算出较小的、优化的限制值，然后进行数据合并。这极大地减少了分片间的数据传输量，从而提高大规模向量搜索的性能和稳定性，同时确保了结果的高精度。
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滑动时间窗口的向量搜索扩展

qdrant-sliding-time-window
github/awesome-copilot
455
本指南详细介绍了在向量数据库中处理时间序列数据和数据生命周期管理的高级策略。适用于仅需要检索近期数据的场景（如社交媒体、新闻）。文章详细阐述了分片轮换（推荐）、集合轮换和过滤删除三种扩展方法，帮助用户根据数据特性选择最佳的扩展和数据保留方案。
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Qdrant多租户扩展架构指南

qdrant-tenant-scaling
github/awesome-copilot
293
本指南提供了Qdrant多租户环境的最佳实践，指导用户如何高效扩展系统。它强调了不应采用“每个租户一个集合”的低效模式。根据租户数量，提供了从使用载荷过滤（Payload Filtering）到使用自定义分片（Custom Sharding）和分层多租户（Tiered Multitenancy）的解决方案，确保资源分配和性能优化。
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